陕西
题目：
Multi-omics and experimental validation reveal the mechanism ofDanxiaTiaoban decoction in treating atherosclerosis
研究思路梳理：
本研究以TCMSP系统药理学分析为起点，通过多组学数据整合、机器学习驱动靶点发现、免疫微环境解析构建计算预测网络，并采用分子对接/动力学模拟与SPR实验验证相互作用，最终通过动物模型完成全链条机制验证。
主要结果：
1. DXTB成分分析与AS相关靶点识别
通过TCMSP、Batman、Herb和TCMID数据库系统筛选，获得DXTB的272个活性成分和764个作用靶点。通过UHPLC-Q-Orbitrap-HRMS技术对DXTB进行成分表征，鉴定出包括黄酮类、酚酸、萜类等在内的多种活性成分。基于deCODE血浆pQTL数据的孟德尔随机化分析，通过环形热图、火山图和曼哈顿图展示了与AS显著相关的靶点。
2. GEO数据集整合与共同靶点筛选
整合GSE100927、GSE43292和GSE41571三个数据集，经PCA分析显示批次效应被有效消除。差异表达分析识别出385个DEGs。GO和KEGG富集分析显示共同靶点主要富集于免疫炎症反应及脂质代谢等相关通路。通过韦恩图获得51个DXTB与AS的共同作用靶点。
3. 机器学习模型构建与核心基因筛选
比较113个机器学习模型，Stepglm[both]+RF组合表现最佳。鉴定出CSF1R、DPP4、NCF1、MMP9、ITGAL、LYN六个核心基因，其在AS组中表达显著上调，且显示优异的诊断效能（AUC均>0.85）。基因间相关性、列线图预测模型、校准曲线及决策曲线分析进一步验证了模型的可靠性。
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